Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Лбов Г.С., Бериков В.Б. — Устойчивость решающих функций в задачах распознавания образов и анализа разнотипной информации
Лбов Г.С., Бериков В.Б. — Устойчивость решающих функций в задачах распознавания образов и анализа разнотипной информации



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Устойчивость решающих функций в задачах распознавания образов и анализа разнотипной информации

Авторы: Лбов Г.С., Бериков В.Б.

Аннотация:

В настоящее время при автоматизации процессов обработки информации в различных трудноформализуемых областях исследований (генетике, археологии, медицине и т д.) возникает проблема решения задач анализа данных (Data Mining), характеризующихся следующими особенностями- недостаточностью знаний об изучаемых объектах, что затрудняет формулировку их математических моделей; большим числом разнотипных (количественных или качественных) факторов при сравнительно малом объеме данных; нелинейностью взаимосвязей, наличием пропусков, погрешностей измерения характеристик; необходимостью прогнозирования редких событий, связанных с большими потерями; требованием представления результатов анализа в форме, понятной специалисту прикладной области.

Диссертации в Техносфере: http://tekhnosfera.com/vybor-optimalnoy-slozhnosti-klassa-logicheskih-reshayuschih-funktsiy-v-zadachah-analiza-raznotipnyh-dannyh#ixzz44l3bw9rN


Язык: ru

Рубрика: Разное/

Статус предметного указателя: Нет и не будет

ed2k: ed2k stats

Год издания: 2005

Количество страниц: 219

Добавлена в каталог: 03.04.2016

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2024
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте